基于 Rainbond 部署 DolphinScheduler 高可用集群

基于 Rainbond 部署 DolphinScheduler 高可用集群

本文描述通过 [Rainbond]云原生应用管理平台 一键部署高可用的 DolphinScheduler 集群，这种方式适合给不太了解 Kubernetes、容器化等复杂技术的用户使用，降低了在 Kubernetes 中部署 DolphinScheduler 的门槛。

Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler 以 DAG 流式的方式将 Task 组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作

简单易用：DAG 监控界面，所有流程定义都是可视化，通过拖拽任务定制 DAG，通过 API 方式与第三方系统对接, 一键部署

高可靠性：去中心化的多 Master 和多 Worker, 自身支持 HA 功能, 采用任务队列来避免过载，不会造成机器卡死

丰富的使用场景：支持暂停恢复操作.支持多租户，更好的应对大数据的使用场景. 支持更多的任务类型，如 spark, hive, mr, python, sub_process, shell

高扩展性：支持自定义任务类型，调度器使用分布式调度，调度能力随集群线性增长，Master 和 Worker 支持动态上下线

前提条件

可用的 Rainbond 云原生应用管理平台，请参阅文档 Rainbond 快速安装

DolphinScheduler 集群一键部署

对接并访问内置的开源应用商店，搜索关键词 dolp 即可找到 DolphinScheduler 应用。

等待几分钟后，DolphinScheduler 集群就会安装完成，并运行起来。

API Master Worker 节点伸缩

DolphinScheduler API、Master、Worker 都支持伸缩多个实例，多个实例可以保证整个集群的高可用性。

以 Worker 为例，进入组件内 -> 伸缩，设置实例数量。

验证 Worker 节点，进入 DolphinScheduler UI -> 监控中心 -> Worker 查看节点信息。

配置文件

API 和 Worker 服务共用 /opt/dolphinscheduler/conf/common.properties ，修改配置时只需修改 API 服务的配置文件。

如何支持 Python 3？

Worker 服务默认安装了 Python3，使用时可以添加环境变量 PYTHON_HOME=/usr/bin/python3

如何支持 Hadoop, Spark, DataX 等？

以 Datax 为例：

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